基于超分辨率多聚焦的炭化木微观图像融合方法研究

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从微观角度对炭化木进行研究,具有一定的科学研究意义,从微观角度对炭化木进行分析检测,可以观察到炭化木表面细胞的对应结构和细胞间相互的作用关系,对进一步讨论炭化木的表面开裂,皱缩的成因,有着极大的辅助作用。获取清晰的炭化木表面图像数据,是从微观层面对炭化木研究的首要条件。复杂的炭化实验环境加之一般显微摄像仪器自身的不足,使获取到清晰的炭化木表面图像数据信息具有了一定的难度。为了解决该问题,本文提出了一种基于超分辨率的多聚焦图像融合算法。本文做了如下工作:(1)根据炭化实验环境的要求,搭建了可以模拟木材真实炭化环境的木材炭化系统。采用控制变量的方法控制炭化系统中的炭化温度和炭化时间这两种环境参量,进行了大量的木材炭化实验,利用炭化系统中的数码显微镜获取了大量的微观炭化木图像数据。(2)介绍了超分辨率法、平稳小波变换法、离散小波变换法这三种图像融合算法的基本内容,对这三种算法的优缺点、适用范围、基本特性等方面进行研究与对比。并针对这三种图像融合算法进行了图像融合仿真;提出了五种融合图像质量评价标准:均方根误差、峰值信噪比、平均梯度、petrovics指标、相互信息。并对三种图像融合算法的仿真结果进行了评价,根据评价结果分析得出这三种图像融合算法的具体特点。(3)结合本文提到的三种图像融合算法的优点,提出了一种超分辨率多聚焦图像融合算法,该算法首先对所有的源图像进行了双三次插值的单帧超分辨率处理,增强源图像对比度等细节信息。然后,对这些高分辨率源图像实现了平稳小波变换,并将源图像划分为四个子带。针对这些子带所包含源图像细节信息混乱、结构信息冗余等问题,采用了主成分分析,分别选取源图像各子带的最大信噪比进行图像融合。最后,利用逆平稳小波变换对融合子带进行重构,得到高质量融合图像。利用该算法对采集到的炭化木微观图像进行了融合处理,得到了更为清晰的图像数据,融合后的图像各质量评价指标也相对较好。
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